本書は社会ネットワーク分析の基礎理論への理解を、オープンソースのプログラミング言語Pythonを使って体感しながら深めるための書籍です。ソーシャルネットワーク分析の背景となる理論を学びたいスタートアップ企業や、社会学の理論をプログラミング言語を使って実践的に研究したい研究者などにとって、役立つ知識を学ぶ助けとなります。なお本書はEbook版のみの販売となります。
オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析
―ソーシャルWebの「つながり」を見つけ出す
Maksim Tsvetovat、Alexander Kouznetsov 著、長尾 高弘 訳
![[cover photo]](https://www.oreilly.co.jp/books/images/picture_large978-4-87311-550-4.jpeg)
- TOPICS
- Python
- 発行年月日
- 2012年05月
- ISBN
- 978-4-87311-550-4
- 原書
- Social Network Analysis for Startups
- FORMAT
- EPUB
正誤表
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第1刷に対する正誤表
第1刷に対する正誤表（2012/7/20修正済み）
3章見出し
「スノーボールサンプリング」
「サンプルデータセットのファイルへの保存、ファイルからのロード」
それぞれを小見出しに変更
3章「コミュニケーションのボトルネック、コミュニティの架け橋を見つける」冒頭
誤：
媒介近接性は
正：
媒介中心性は
表3-1（2か所）
誤：
次元
正：
時数
第2刷に対する正誤表
第1刷に対する正誤表（2013/5/20修正済み）
3章「コミュニケーションのボトルネック、コミュニティの架け橋を見つける」
誤：
私自身とほかの数陣以外に
正：
私自身とほかの数人以外に
3章「誰が「灰色の枢機卿」か」の「実際」
誤：
固有ベクトル中央性を
正：
固有ベクトル中心性を
3章「Kloutスコア」
誤：
Kloutスコアなるものは基本的に複数のサービスをとメッセージタイプを
正：
Kloutスコアなるものは基本的に複数のサービスとメッセージタイプを
目次
序章
必要な知識
オープンソースツール
凡例
コードサンプルの使い方
問い合わせ先
謝辞
1章 イントロダクション
人とグループを理解するための関係分析
関係からネットワークへ―目に見える以上のこと
社会ネットワークとリンク解析
インフォーマルネットワークの力
テロリストと革命家: 社会ネットワークの威力
2章 グラフ理論スピード入門
グラフとは何か
グラフのトラバーサルと距離
グラフの距離
なぜこれが重要なのか
6次の隔たりは神話に過ぎない
スモールワールドネットワーク
3章 中心性、権力、ボトルネック
サンプルデータ: ロシア人がやってくる
スノーボールサンプリング
サンプルデータセットのファイルへの保存、ファイルからのロード
中心性
中心性指標ではわからないこと
4章 クリーク、クラスタ、コンポーネント
コンポーネントとサブグラフ
サブグラフ―エゴネットワーク
トライアド
クリーク
階層的クラスタ分析
トライアド、ネットワークの密度、対立
5章 2モードネットワーク
選挙資金は選挙に影響を与えるか
2モードネットワークの理論
マルチモードネットワークの拡張
6章 バイラルへ！―情報の拡散
バイラルビデオの解剖
クリティカルマスのウィキノミクス
情報がネットワークを形成するしくみ（そしてその逆）
Pythonによる単純なダイナミックモデル
ネットワークと情報の共進化
7章 現実のグラフデータ
中規模データ: 今までの伝統
ビッグデータ: 今日から未来へ
「スモールデータ」―フラットファイル表現
「中規模データ」: データベース表現
2モードデータの操作
ソーシャルネットワークとビッグデータ
実際のビッグデータ
付録A データ収集
データ収集の倫理について
古いやり方
サーバーログのマイニング
ソーシャルメディアサイトのマイニング
Twitterデータの収集
Facebook
付録B ソフトウェアのインストール
なぜ（私たちは）Pythonなのか
探究的プログラミング
Python
IPython
NetworkX
matplotlib
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